在打磨过程中，磨头与工件之间的摩擦会产生大量飞溅的热碎屑。在手动打磨过程中，大量的热碎屑会阻挡工人的视线，严重影响工件的精度。大量具有高温的热碎片会导致现场工人暴露的皮肤。大量不受控制的高热碎片会导致现场工人的视力下降；意外飞入人眼的碎片会严重损坏晶状体并导致失明.所以打磨工艺非常精密，严重影响工作效率。机械打磨时，高热量碎屑的飞溅会造成附近设备表面，工艺不当会导致工件表面形成切屑瘤。高热量的碎屑也容易损坏电源外层和信号线。对于智能打磨系统，高热量碎片会干扰智能传感设备获取信息的能力。因此，所获得的信息可能是不正确的，因此不能应用。这可能导致不准确的预判断和不准确的规划策略，在较小的水平上引起尖锐的声音脉冲，或者在严重的水平上直接损坏打磨设备。

打磨工件以确保的力控制会降低加工效率。控制算法比被动柔顺恒力机构复杂得多。此外，当末端执行器接触工件或表面不规则时，力过冲将不可避免且相对较大。因此，研究人员使用被动柔顺机构来开发末端执行器，并进行了大量的研究。Mohammad等人提出了一种强制末端执行器设计，将其应用于机器人打磨系统，以使打磨工具柔顺并减少振动的影响.李永明提出了基于正负刚度机构组合的恒力机构(CFM)。折叠梁和双稳态梁机构的正负刚度用于抵消零刚度，以产生恒定的力。提出的CFM可以在恒力模式下产生2 mm的冲程范围，12.63 N，小12.43 N，平直度98.41%。

林德斯特兰德研究了测量钢铁工业中管道和棒材直径的激光测量方法。早期应用的特点是精度低，处理速度慢，易受环境干扰。近年来，研究人员研究了激光传感器的工业应用。华中科技大学的徐晓虎使用激光传感器优化了传统的手眼校准算法及其各个方面，并建立了基于刀具中心坐标的手眼标定模型，以获得机器人与激光扫描仪之间的空间位姿关系。拟合误差计算为F = 0.060 mm。更重要的是，当规划了合适的路径时，整个自动校准过程仅持续20 s，这大大节省了校准时间。A. Seidel尝试使用协作式激光轮廓仪获取夹紧位置的几何形状，并使用自适应铣削路径规划方法自动抵消事故引起的零件位置和形状的变化